ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







التنبؤ بالسلسلة الزمنية باستخدام طريقة الجار الأقرب المضبب مع التطبيق

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: الطائى، فاضل عباس (مؤلف)
مؤلفين آخرين: هرمز، ساندى يوسف (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 19
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 181 - 196
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 421658
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

23

حفظ في:
المستخلص: تم في البحث دراسة طريقة الجار الأقرب الضبابي للتنبؤ بالسلسة الزمنية، أن طريقة الجار الأقرب الضبابي (Fuzzy nearest neighbor method ([FNNM]) مستندة على قيم العضوية الضبابية وأن الهدف الرئيسي لخوارزمية التنبؤ هو التكهن بقيم مستقبلية إلى أساس القيم الماضية ألقريبه (الجار الأقرب)، وأن قيمة الجار الأقرب يتم اختيارها باستخدام قيم العضوية الضبابية المتقاربة أو قيمة عتبة العضوية. تم قياس دقة الطريقة ومقارنتها مع نموذج (ARIMA) باستخدام معيار متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE) وكذلك إيجاد قيمة متوسط مربعات الخطأ (MSE) للقيم المتكهن بها لبيانات السلسلة الزمنية لمستخدمي الانترنت في مدة معينة، وأن النتائج تشجع على استخدام الجار الأقرب الضبابي في التكهن.

In this research we study the fuzzy nearest neighbor method (FNNM) for time-series prediction , this method depends on fuzzy membership value .The main goal of the prediction algorithm is to forecast future value depending on past nearest neighbors value. The nearest neighbors that we choose by using fuzzy membership value or portmanteau membership value . To measures the accuracy of our method and to compare with ARIMA model we use mean absolute percentage error (MAPE) and mean square error (MSE) that is calculated from the actual value of time series data and the number of internet users and forecasting value. The results encourage using fuzzy nearest neighbor in forecasting.

ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة